Нова компютърна технология идентифицира суицидното поведение от думите

Компютърната технология, известна като машинно обучение, може да оцени изговорените или писмените думи на човек и точно да идентифицира дали това лице е самоубийство, психично болно, но не самоубийство или нито едно от двете.

Новият компютърен инструмент е до 93 процента точен при правилно класифициране на самоубиец и 85 процента точен при идентифициране на човек, който се самоубива, има психично заболяване, но не е самоубийство или нито едно от двете.

Тези резултати предоставят сериозни доказателства за използването на усъвършенствана технология като инструмент за подпомагане на вземането на решения, който да помогне на клиницистите и болногледачите да идентифицират и предотвратяват суицидно поведение, казват изследователи от Детския болничен медицински център в Синсинати

„Тези изчислителни подходи предоставят нови възможности за прилагане на технологични иновации в грижата и профилактиката на самоубийствата и това със сигурност е необходимо“, казва д-р Джон Пестиан, професор в катедрите по биомедицинска информатика и психиатрия и водещ автор на изследването.

„Когато оглеждате здравните заведения, виждате огромна подкрепа от технологиите, но не толкова за онези, които се грижат за психични заболявания. Едва сега нашите алгоритми са в състояние да поддържат тези, които се грижат за тях.

Тази методология може лесно да бъде разширена до училища, приюти, младежки клубове, центрове за правосъдие за непълнолетни и читалища, където по-ранната идентификация може да помогне за намаляване на опитите за самоубийство и смъртните случаи. "

Изследването се появява в списаниетоСамоубийство и животозастрашаващо поведение, водещо списание за изследвания за самоубийства.

Д-р Пестиан и колегите му включиха 379 пациенти в проучването между октомври 2013 г. и март 2015 г. от спешни отделения и стационарни и амбулаторни центрове на три обекта.

Записаните включват пациенти, които са били самоубийствени, са диагностицирани като психично болни и не са самоубийствени, или нито един от тях - служи като контролна група.

Всеки пациент е попълнил стандартизирани скали за поведение и е участвал в полуструктурирано интервю, отговаряйки на пет отворени въпроса, за да стимулира разговора, като „Имате ли надежда?“ "Ядосан ли си?" и „Боли ли емоционално?“

Изследователите извлекли и анализирали вербален и невербален език от данните. След това използваха алгоритми за машинно обучение, за да класифицират пациентите в една от трите групи.

Резултатите показаха, че алгоритмите за машинно обучение могат да определят разликите между групите с точност до 93 процента. Учените също така забелязаха, че пациентите от контрола са склонни да се смеят повече по време на интервюта, да въздишат по-малко и да изразяват по-малко гняв, по-малко емоционална болка и повече надежда.

Източник: Медицински център за детска болница в Синсинати / EurekAlert